[发明专利]视觉伺服机械臂物品抓取最佳位姿检测方法

说明书

本发明公开了视觉伺服机械臂抓取最佳位姿检测方法，主要包括以下步骤：步骤一，读取照片；步骤二，提取SURF特征点；步骤三，根据SURF特征点生成图像的特征向量；步骤四，初步建立一个匹配对(含野值)；步骤五，预防仿射变化，去除不满足变化的野值；步骤六，获取目标物的多边形框；步骤七，二维坐标系下最佳位姿解算；步骤八，伺服控制机械臂抓取物品。该方法将单目视觉与伺服机械臂相结合，利用两点间求斜率的几何关系进而求出目标物体的最佳位姿角，即伺服机械手抓应旋转的角度，简单易行，占用问题少，计算速度快，具有广阔的应用前景。

技术领域

本发明涉及视觉处理技术领域，尤其涉及视觉伺服机械臂物品抓取最佳位姿检测方法。

背景技术

下水道、勾缝等狭窄位置的手机拾取是一个广泛存在的问题，利用机械臂结构进行物品抓取是较为有效的方案，但一直缺乏针对此类问题与机械臂结构相配合的物品定位及动作指挥方法。机器人在对目标物体进行自动抓取之前，首先应确定被抓物体的位姿，即确定合适的抓取位置及抓取姿态，而机器视觉检测是最常用的目标位姿检测方法；典型的机器视觉位姿提取方法主要包括单目视觉和双目视觉两大类。单目视觉操作方便，处理数据信息速度快，但缺乏深度信息，难以完成测量深度的工作；双目视觉利用空间同一点在两个摄像机上成像点的匹配，可以进行深度测量，并可以对简单环境中的形状简单的物体定位定姿，它的缺点是计算过程涉及大量的图像匹配和目标识别算法，只能针对具有简单几何关系的目标使用，无法在复杂背景下应用。而狭窄位置的手机拾取这类物体形状简单的情况刚好适用于单目视觉方式。

所以有必要发明一种基于单目视觉的、计算速度快、占用资源少的视觉伺服机械臂物品抓取最佳位姿检测方法。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于单目视觉的、计算速度快、占用资源少的视觉伺服机械臂物品抓取最佳位姿检测方法。

技术方案：为实现上述目的，本发明的视觉伺服机械臂抓取最佳位姿检测方法，其特征在于：包括以下步骤，

步骤一，读取照片；

步骤二，提取SURF特征点；

步骤三，根据SURF特征点生成图像的特征向量；

步骤四，初步建立一个匹配对(含野值)；

步骤五，预防仿射变化，去除不满足变化的野值；

步骤六，获取目标物的多边形框；

步骤七，二维坐标系下最佳位姿解算；

步骤八，伺服控制机械臂抓取物品。

进一步地，在步骤一中，采用相机成像模型进行照片拍摄和相机标定；所述相机成像模型由世界坐标系O_w-X_wY_wZ_w、相机坐标系O_c-X_cY_cZ_c、像素坐标系O_p-uv和图像坐标系O_i-X_iY_i构成；其中P是相机坐标系中的一点，坐标是(X_c,Y_c,Z_c)；P’是在图像中的成像点，在图像坐标系的坐标是(x,y)，在像素坐标系是(u,v)；相机标定是为了确定相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系与真实坐标系之间的关系。

进一步地，在步骤二中，包括以下子步骤，

子步骤一，建立积分图像；通过简单的加减法去计算任一区域的像素之和，矩形ABCD内所有像素的灰度值之和计算公式为：

∑＝A-B-C+D